MT用のPythonトレーディングシステムを作る。 - ページ 13 1...67891011121314151617 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2019.01.23 13:36 #121 Maxim Dmitrievsky:Alexには、pythonのintrodynamics。 バージョン3.7 64bitをインストール（私はanacondaを使っていないので、なぜ必要なのか理解できません、あまりにもスマートな人向けでしょう） コマンドラインを開き、pip install catboostと入力します。 これは catboost をインストールし、どのライブラリが足りないかについての警告を出します。 もう一つの方法は、jupyter notebook (pip install jupyter notebook) または jupyter lab をインストールすることです。 詳しくはググってみてくださいありがとうございます、試してみます。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.23 13:37 #122 パラメータ列挙パッケージの名称は？ある種の "グリッド "のような... Maxim Dmitrievsky 2019.01.23 14:24 #123 Aleksey Vyazmikin: パラメータ列挙パッケージの名称は？ある種の "グリッド "のような...YouTubeの動画を見て設定したので、わからないんです。 Yuriy Asaulenko 2019.01.23 18:54 #124 もう一つ質問ですが、-現在の回帰線は分布の計算に使えるのでしょうか？そのために、プロットの終点から800分の深さまでの回帰線RegLine1と、200分後方にシフトした点からの同様の回帰線RegLine1の2本を作成してみましょう。 グラフを得ることができる。 古いRegLine2と最新のデータでプロットされた新しいRegLine1がほぼ同じであることがわかります。 なお、必ずしもそうではなく、もっと悪くなることもありますが、総誤差はかなり許容範囲内であり、他の平均的なシミュレーション手法と比較しても、かなり低い値になっています。しかし、この写真も極めて典型的なものです。 そしてもちろん、シフトが小さいほど誤差も小さくなります。私たちは、最悪のシナリオを想定して、時間の経過とともに乖離していく過程を見ようと考えました。 細かい仕掛けもありましたが、それは割愛させていただきます）。 Alexander_K2 2019.01.23 19:08 #125 ユーリ、よくやった! T&Cであまり研究されていない根本的な問題を取り上げていただきました。 市場プロセスにおける中心的な傾向の指標は何ですか？信頼区間は どのような平均値を基準にすればよいのでしょうか？あなたの研究は正しく理解されていますか？ そうそう、MAでも中央値でもないんですよ。個人的には、WMAにウェイトを付けて使っています。その点では、あなたの回帰線はなかなか興味深いですね。 それとも、Pythonの機能を実証しているだけなのでしょうか？テーマの趣旨を説明してください。 Yuriy Asaulenko 2019.01.23 19:57 #126 Maxim Dmitrievsky:2行では物足りない、200行あればもっといい。理解できない。どういうことですか？ Maxim Dmitrievsky 2019.01.23 19:58 #127 Yuriy Asaulenko:理解できない。何を言ってるんだ？小さな仕掛けを Yuriy Asaulenko 2019.01.23 20:07 #128 Maxim Dmitrievsky:を、ちょっとしたコツのようなものを紹介します。それはまた別の話です。裏・ノーコメント)。 上に書かれている -必ずしもそうではなく、もっと悪くなることもあるので注意が必要ですが、累積誤差は許容 範囲内です...。私の用途では許容範囲内です。そ れで十分 です。他のある人は、わからない。 ちなみに、目標が声高に叫ばれていますが、累積誤差はかなり許容範囲内であり、他の平均値シミュレーションの方法と比較してもかなり 少ないです。 Yuriy Asaulenko 2019.01.23 22:28 #129 前回の記事に加えて、3000カウントでの回帰線に対する分布を調べてみました。短い間隔では、非常にギザギザしています。 実は非常に不安定で、プロットによって形が大きく変わるのですが、最小偏差と最大偏差はほぼ同じレベルに保たれています。まあ、ロングテールの痕跡もないんですけどね。私は結論を出しているわけではありませんので、ご自分の目で確かめてください。 分配尾は私たちの行動の結果であって、市場の特性ではないとしか言いようがないのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.23 22:43 #130 Yuriy Asaulenko:前回の記事に加えて、3000カウントでの回帰線に対する分布を調べてみました。短い間隔では、非常にギザギザしています。 実は非常に不安定で、プロットによって形が大きく変わるのですが、最小偏差と最大偏差はほぼ同じレベルに保たれています。まあ、ロングテールの痕跡もないんですけどね。私は結論を出しているわけではありませんので、ご自分の目で確かめてください。 分配尾は私たちの行動の結果であって、市場のせいではない、としか言いようがありません。線があまりにオーバードローでなければ問題ないでしょう。 何時何分ごろ、どの程度？ 1...67891011121314151617 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
Alexには、pythonのintrodynamics。
バージョン3.7 64bitをインストール（私はanacondaを使っていないので、なぜ必要なのか理解できません、あまりにもスマートな人向けでしょう）
コマンドラインを開き、pip install catboostと入力します。
これは catboost をインストールし、どのライブラリが足りないかについての警告を出します。
もう一つの方法は、jupyter notebook (pip install jupyter notebook) または jupyter lab をインストールすることです。
詳しくはググってみてください
ありがとうございます、試してみます。
パラメータ列挙パッケージの名称は？ある種の "グリッド "のような...
YouTubeの動画を見て設定したので、わからないんです。
もう一つ質問ですが、-現在の回帰線は分布の計算に使えるのでしょうか？そのために、プロットの終点から800分の深さまでの回帰線RegLine1と、200分後方にシフトした点からの同様の回帰線RegLine1の2本を作成してみましょう。
グラフを得ることができる。
古いRegLine2と最新のデータでプロットされた新しいRegLine1がほぼ同じであることがわかります。
なお、必ずしもそうではなく、もっと悪くなることもありますが、総誤差はかなり許容範囲内であり、他の平均的なシミュレーション手法と比較しても、かなり低い値になっています。しかし、この写真も極めて典型的なものです。
そしてもちろん、シフトが小さいほど誤差も小さくなります。私たちは、最悪のシナリオを想定して、時間の経過とともに乖離していく過程を見ようと考えました。
細かい仕掛けもありましたが、それは割愛させていただきます）。
ユーリ、よくやった!
T&Cであまり研究されていない根本的な問題を取り上げていただきました。
市場プロセスにおける中心的な傾向の指標は何ですか？信頼区間は どのような平均値を基準にすればよいのでしょうか？あなたの研究は正しく理解されていますか？
そうそう、MAでも中央値でもないんですよ。個人的には、WMAにウェイトを付けて使っています。その点では、あなたの回帰線はなかなか興味深いですね。
それとも、Pythonの機能を実証しているだけなのでしょうか？テーマの趣旨を説明してください。
2行では物足りない、200行あればもっといい。
理解できない。どういうことですか？
理解できない。何を言ってるんだ？
小さな仕掛けを
を、ちょっとしたコツのようなものを紹介します。
それはまた別の話です。裏・ノーコメント)。
上に書かれている -必ずしもそうではなく、もっと悪くなることもあるので注意が必要ですが、累積誤差は許容 範囲内です...。私の用途では許容範囲内です。そ れで十分 です。他のある人は、わからない。
ちなみに、目標が声高に叫ばれていますが、累積誤差はかなり許容範囲内であり、他の平均値シミュレーションの方法と比較してもかなり 少ないです。
前回の記事に加えて、3000カウントでの回帰線に対する分布を調べてみました。短い間隔では、非常にギザギザしています。
実は非常に不安定で、プロットによって形が大きく変わるのですが、最小偏差と最大偏差はほぼ同じレベルに保たれています。まあ、ロングテールの痕跡もないんですけどね。私は結論を出しているわけではありませんので、ご自分の目で確かめてください。
分配尾は私たちの行動の結果であって、市場の特性ではないとしか言いようがないのです。
前回の記事に加えて、3000カウントでの回帰線に対する分布を調べてみました。短い間隔では、非常にギザギザしています。
実は非常に不安定で、プロットによって形が大きく変わるのですが、最小偏差と最大偏差はほぼ同じレベルに保たれています。まあ、ロングテールの痕跡もないんですけどね。私は結論を出しているわけではありませんので、ご自分の目で確かめてください。
分配尾は私たちの行動の結果であって、市場のせいではない、としか言いようがありません。
線があまりにオーバードローでなければ問題ないでしょう。
何時何分ごろ、どの程度？